Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
柳浦 睦憲 名古屋大学, 情報学研究科, 教授 (10263120)
大舘 陽太 名古屋大学, 情報学研究科, 准教授 (80610196)
脊戸 和寿 北海道大学, 情報科学研究院, 准教授 (20584056)
土中 哲秀 九州大学, システム情報科学研究院, 准教授 (30824982)
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Budget Amount *help |
¥40,820,000 (Direct Cost: ¥31,400,000、Indirect Cost: ¥9,420,000)
Fiscal Year 2024: ¥8,580,000 (Direct Cost: ¥6,600,000、Indirect Cost: ¥1,980,000)
Fiscal Year 2023: ¥8,710,000 (Direct Cost: ¥6,700,000、Indirect Cost: ¥2,010,000)
Fiscal Year 2022: ¥5,850,000 (Direct Cost: ¥4,500,000、Indirect Cost: ¥1,350,000)
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Outline of Research at the Start |
均衡解は多主体最適化系における安定解であり,超スマート社会における混雑・衝突の予測・制御における鍵となる概念である.本研究では,これまで最適解発見を主な対象としていたアルゴリズム設計論の対象を均衡解発見へと発展・拡大する.通常の最適化がNP, coNPに属するのに対し均衡発見はΣ2, Π2といった多項式階層におけるより上位の計算量クラス,あるいは近傍探索におけるPLS, PPADといった計算クラスに属するため,従来型の最適化研究を超えた新たな計算量理論の展開が必要となる.本研究では,超スマート社会における基盤技術を提供する,パラメータ化計算量に基づく新たなアルゴリズム工学の確立を目指す.
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